ecmwf_models 读取器和转换器，用于。 用Python编写。 与结合使用效果。 引文 如果您在出版物中使用该软件，请使用Zenodo DOI将其引用。 请注意，此徽章链接到最新的软件包版本。 请在选择您的特定版本，以获取该版本的DOI。 通常，在引用中，应始终将DOI用于记录的特定版本。 这是为了确保其他研究人员可以访问您用于重现性的确切研究伪像。 您可以在找到有关DOI版本控制的其他信息。 安装 通过conda安装所需的C库。 对于安装，我们建议使用 。 因此，请按照官方安装说明进行安装。 一旦在外壳中包含conda命令，您就可以继续： conda install -c conda-forge pandas pygrib netcdf4 scipy pyresample xarray 以下命令将下载并安装所有需要的pip软件包以及ecmwf-model软件包本身。

Consumer Credit Models:Pricing,Profit and portfolios 英文版

semi-supervised-learning 深度学习半监督相关算法，主要是文献《Mean teachers are better role models》算法，经测试在一般分类问题上精度都会有几个点的提升。 1.数据存放到data目录，每个类别图片存放到一个文件里面，然后用makelist生成列表文件：path label，把无标签的数据标签设置为：-1 2.运行mean_teacher.py

DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用DIY数据集训练来实现新图片上的不定长度中文文字识别 https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/90246673

matlab的欧拉方法代码神经元网络模型 动态耦合激发大脑中神经元的模型以产生复杂的网络同步 该项目提供了Matlab代码来模拟以下情况： 一个发射神经元细胞，使用三种不同的模型。 x个激发神经元的网络，使用静态耦合矩阵耦合在一起。 x个激发神经元的网络，使用基于神经元细胞之间突触模型的动态耦合功能耦合在一起。 在single_neuron_models目录中，运行着一些程序来模拟单个激发神经元的行为。每个程序的顶部都有一些示例运行。 OneNeuronTau.m：基于Tau常数的简单模型 OneNeuronIzhInF.m：伊兹凯维奇着名的“整合并发射”神经元模型 OneNeuronExpInF.m：更复杂的指数神经元模型 在Neuron_network_models目录中，运行程序“ Neuron Simulations”以打开一个GUI，该GUI允许配置和显示神经元网络。 NeuronSimulations.m：包含所有不同模型和行为的GUI NeuronNetworkTau.m：对通过耦合矩阵连接在一起的“ Tau激发”神经元网络进行建模。 使用正向Euler方法计算每个神经元

Computer Vision__Statistical Models for Marr’s Paradigm.pdf

罗斯·曼·卡格 使用监督学习模型和时间序列分析，可以预测Rossmann药店的未来6周销售情况。 应用了所有数据科学步骤，包括数据清理，探索性数据分析，数据准备，创建机器学习模型，性能分析（MAE，MAPE，RMSE）以及使用Flask和Heroku部署到云中。

第3部分 Mosfet Models for Spice Simulation, Including BSIM3v3 and BSIM4.part3

一篇hmm的经典论文，其中的一些不认识的单词已做了注释，是学习hmm的最好资料了。

我们为面板数据开发了一个广义动态因子模型，目的是估计未观察到的指数。 虽然在动态因子分析的文献中已经开发了类似的模型，但我们的贡献是三方面的。 首先，与在每个时间段测量同一主题的多个属性的简单动态因素分析相反，我们的模型还考虑了多个主题。 因此它适用于面板数据框架。 其次，我们的模型为每个时间段的每个受试者估计了一个独特的未观察到的指数，这与之前使用所有受试者通用的时间指数的工作相反。 第三，我们开发了一种新颖的迭代估计过程，我们称之为两周期条件期望最大化 (2CCEM) 算法，并且足够灵活以处理各种不同类型的数据集。 该模型应用于测量与供水和卫生设施运营相关的属性的面板上。